7 ^( V; Y2 B4 q3 J/ p9 }8 `2 I
' k b5 c$ Y& |( T
〖课程介绍〗5 |6 q; W0 f! U6 w2 b9 b/ }
目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。2 r. F- c1 P1 l1 k( }
' e" P- x" d j) m〖课程目录〗
9 e5 ~; H7 D) J4 F& @; g第1章 课程导学
' ]9 a% g7 w) L" k1-1 课程导学 (12:34)
/ a6 a6 F2 }) w4 o
- x. L. F" K( p% ]5 }第2章 基础知识
$ w( |, V* k0 E/ B! ^' U) Y O2-1 什么是TensorFlow (10:24), y! F; B( ?! E. F4 c
2-2 张量、图、会话 (06:17)
3 U+ j5 E5 G) ^5 ~$ S' w1 X2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
( [; c3 |5 |1 |3 d* P+ O2-4 Android操作系统 (16:19)
" M q+ D1 i6 q' v T+ P2-5 Java安装 (10:15)0 n; h" N0 q, S2 C" F
2-6 Java环境搭建 (02:40)
) y x; y* j) |+ S' j2-7 Android安装及运行 (10:39)+ x# ~+ R$ ^! b7 t% M8 W1 ?
2-8 第一个Android程序 (05:34)
0 p4 g+ R7 D1 B/ A: s4 \/ i
9 n }- w$ C2 N% Z2 k第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）. u, B5 ~* J3 r
3-1 常用模型 (10:15)3 `1 t$ y0 v3 ^9 z8 A2 A- B; H6 i
3-2 BP神经网络 (10:53)% j2 _& ^; }9 m$ g m
3-3 循环神经网络（1） (06:58)
/ w( j7 i, ^, E. I6 y( G4 s% A3-4 循环神经网络（2） (06:07)" C, J+ a* s* ~4 M5 _
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
# r3 P' u8 }; z3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)7 E( [) Y8 D1 x1 N
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07). c. X6 L) f- E1 i
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
, j% N9 X6 N8 z) J* y5 N$ u) A: _5 w# P+ G+ N5 `3 U
第4章 NLP基础
4 f/ K$ ~$ u; F! E9 E4-1 NLP基础 (04:19)' |1 @( m% [0 n0 V3 h# v. R, C1 s
4-2 分词技术 (05:29)
# `; c% n0 _. `/ a/ i4-3 词性标注 (08:34)
G0 \4 Y" o8 \# G" y4-4 命名实体识别 (08:25)3 I0 ]- p( c% ]# @9 y i! B
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
) Q+ a; C S. L1 P4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
$ H0 W! [3 n, N6 _1 u# J( \4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)
1 \# E' S+ {; W4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
3 l0 o3 j' Z3 Q) |5 s4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
- R' K+ | {/ Q' Y* c4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
4 D% o6 u) ~1 O6 Q) X, C, I; |" j) N7 o4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)' W% C F0 J( i: b
9 u8 s0 m+ {2 R0 C7 u3 q+ [
第5章 文本处理方法) j+ ?7 v! ^8 p9 ~# v2 s
5-1 语料的获取与处理 (15:19), E% h: ]8 S# p' t
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
: ~# h/ u& x- D. I9 h' I( [* ]5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
% `# r9 P& c; {. v5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
5 z* W( C D% z5-5 词向量与Word2vec (07:26)
3 b: e) b; X" R9 `5-6 文本处理方法 (11:39)
+ H) p6 W" Z% e; ` F9 e" c
' ]8 [! E: x K# _- k2 x- ^第6章 实战之聊天语料处理
% }" d; z; `9 Q# ], q: U6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)
1 M N, f, v- Z( ~% n6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
& |, K* N9 g$ A- L$ f ^. b6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
5 E) n h4 u3 r7 O$ O3 Y7 C6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)! Q, @' t. r, B6 s9 y
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)) E7 a" F0 g1 _
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)
3 d; M5 U3 u, I9 A) k; s( N6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)' t, A% g. g. |, D6 m
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
0 s8 ?+ ?9 H6 |, A; k# I6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)8 \5 ^ v" r( ?9 o! S9 Q1 n- w3 v2 J
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)9 a3 M$ @8 _; k# ^4 o6 B
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)) A5 _) G1 M0 l
6-12 语料处理实战小结 (11:36)' Z) ~. _1 B; d/ D, ]
# [5 Y" I2 y2 w# ?0 ~
第7章 聊天机器人原理
, n6 S4 _! \/ C& t c: Q7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
* M0 C& \! [! M% o4 z4 E3 z0 F7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)% Z. o3 \; s. n. N
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)4 N# B( q8 B" c
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
- k9 C8 P! m" @) a5 c0 o% v
2 r8 ^, l3 e/ s第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理% S+ X7 g# ]% [, L8 K
8-1 线程处理（1） (09:15): K2 |' j1 Q: U2 {
8-2 线程处理（2） (10:10)
5 j V* S, l7 k* w' U/ r# I8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)
, a( T/ C9 W/ p2 P, X" E8 K8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
6 J$ ~- W8 W7 K" d$ v* ]) ^$ M2 y8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
; q ^0 U' M' M6 D/ m8-6 batch_flow（1） (07:28)+ E; s* x' E& s
8-7 batch_flow（2） (05:49)
2 c+ ^; i2 n. i1 I- R% [8-8 batch_flow（3） (14:43)
! t' R' _9 q# i) {/ @8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
) ^* R2 C3 W$ U. @8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)
" L J9 f! c9 R% |0 F! V' C3 U8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)! @1 ?5 [4 W& G: n+ ?8 h! [" j
8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)3 Y8 v. Q- S4 l' p1 W: \7 p
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
$ _' l0 B6 \ a6 q) i2 n7 H; R2 [6 B! i+ T" v
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写 F$ u$ ~1 }% ?+ ?( _0 e& d
9-1 基本流程介绍 (10:37)
/ ~1 N: o$ i& H/ w, n8 H; j4 }& B9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)% R- s7 u2 Y& m* c% z8 U
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
8 `( h( z8 ^# a6 y' n6 ?9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)# J9 ?$ H7 K$ q$ {( E3 \# a! n
9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)
9 l7 n9 \& M! j$ e9-6 构建模型（1） (06:43)
, V" U: ]4 a4 K" D9-7 构建模型（2） (08:38)- N+ j/ V8 n# p1 m( i$ U
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)3 ?/ f0 V; ?- t& _7 e% b
9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)0 s* Q0 H: D. o9 U" l
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
. s, ?! H2 ^7 w( Q8 q; z9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
1 T! D( q# R4 [9-12 构建解码器（1） (08:28)9 G6 M0 _2 I5 T0 _$ `
9-13 构建解码器（2） (09:22); S; G' ^& d! T
9-14 构建解码器（3） (07:36)
/ d% \9 \+ I& y- t3 Q9-15 构建解码器（4） (09:19)# i: h9 s$ o6 [
9-16 构建解码器（5） (10:59)
5 H: U$ _, `( O% N( e8 _, N9-17 构建解码器（6） (09:28)
# d7 x+ }- [1 I$ B2 j( b9-18 构建解码器（7） (14:52)
2 W u9 m+ E# r; e/ H1 v) A9 R9-19 构建解码器（8） (17:02)
" R# k+ h I$ `4 }' T9-20 构建优化器（1） (09:56)/ V M6 j$ v4 e
9-21 构建优化器（2） (08:48)2 ^4 S, V5 _4 l. U& B
9-22 构建优化器（3） (06:01)) l0 Z8 H& s3 [4 Q: p
9-23 输入检查 (11:51)
0 z! b% H9 f4 O% e1 Z1 Z9-24 训练模型 (11:59)) w: u7 s- X- D Y2 d! x7 ~
9-25 预测模型 (07:22)
5 |& _; R; i/ ?1 \% @, y- H: ^( F1 X& i. m8 K2 N
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
0 S, k; X: F& b; M2 p: Y+ Z% I10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
* p' B! }9 S. t. g- w$ c8 c10-2 第一种模型训练（2） (13:28)! T" ~: b; u: @2 k
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
" h7 t; G" _& | t6 S7 a! J- t" T10-4 第一种模型训练（4） (14:49)) m( U, w; ~; }/ G; G
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)
7 c' h% H c. i+ N( Y10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
' `6 Y2 g8 b! ?; P10-7 第二种模型训练（2） (12:06)% `, [5 P6 W! B" V' m( A4 k
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)9 }& S# P% a) M# M4 r5 e; |/ D1 d
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)/ `) n0 o g- C. ?3 b
% X$ r% z1 H/ l% P. a/ u
第11章 Android的打包与发布2 Z+ G5 u7 M0 A+ N9 j" a/ g
11-1 新建项目 (07:49)* Z6 I+ V# Y& Q( A4 S
11-2 代码结构讲解 (17:15)8 n0 o, O; x8 B
11-3 私有变量的定义 (12:25); ^) f3 d. u$ O; j9 ~9 P- n
11-4 参数初始化 (11:54)
) k2 w$ o0 L' N/ A; ~' z11-5 听写UI监听器 (19:18)
" u/ c$ p* X. P, ^11-6 合成回调监听器 (05:58)) |2 n* Q2 |3 n
11-7 听写监听器 (27:14)
: i* G0 i. @. S+ N8 p/ U6 z( h11-8 语音合成参数设置 (08:59)8 y- n" u8 Y d+ r D8 K1 F3 I1 d" x
11-9 完善项目 (21:32)$ e P3 ?' Y, c" y! W5 T$ s: K, H3 w
11-10 打包发布 (07:15)8 I2 L# G8 _, g7 U- s5 O0 J1 l2 @
' p; _1 B: X7 R# Z( q% n
〖下载地址〗) L9 ?, Z# N" @3 U0 k- N
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